後期高齢者に頻発するスキン- テアの予測方法の考案
藤田医科大学研究推進本部社会実装看護創成研究センター

臺美佐子

Aim: Because painful skin tears frequently occur in older patients, the prevention of skin tears is fundamental to improvetheir quality of life. However, a risk assessment tool for skin tears has not been established yet in Japan. Therefore, we aimed
to propose a risk scoring tool for skin tears in Japanese older adult.
Methods: We conducted a prospective cohort study with 6-month follow-up in two long-term care hospitals in Japan. A totalof 257 inpatients were recruited. Patient and skin characteristics were collected at baseline, and the occurrence of forearmskin tears were examined during follow-up. To develop a risk scoring tool, we identified risk factors, and converted theircoefficients estimated in the multiple logistic regression analysis into simplified scores. The predictive accuracy of the total
score was evaluated.
Results: Of 244 participants, 29 developed forearm skin tears during the follow-up period, a cumulative incidence of 13.5%.
Senile purpura, pseudoscar, contracture, and dry skin were identified as risk factors for skin tears. Their weighted scores
were 6, 4, 5, and 6, respectively. The area under the receiver operating characteristic curve of the total score was 0.806. At a
cut-off score of 12, the sensitivity was 0.86, and the specificity was 0.67.
Conclusion: Our forearm skin tear risk scoring tool showed high accuracy, whereas specificity was low. This tool can contribute to prevent forearm skin tears in Japanese older adults.

1．緒

分析における曲線下面積（AUC）
が 0.854 と、高い診断精度を言示していた。しかし、この予測モデルは、前述のように欧スキン - テアは、主に高齢者の四肢に生じる、摩擦や剪
1）

米と日本では異なるため、日本人集団への適用には疑問が断による部分的または全面的な創傷と定義される 。疼痛

ある。そこで、我々は、日本人集団におけるスキン - テアと外観の審美性が損なわれることが高齢者に大きな苦痛をの予測には、別のモデルが必要であると考えた。

与えることから、スキン - テア予防は高齢者の生活の質（QOL）向上のために重要である

2 , 3）。近年、日本人高齢者

本研究では、対象者の前腕部のみに着目した。これは、我々の以前の研究 5）において、日本人高齢者のスキン - テにおけるスキン - テアの危険因子が明らかになったが 5 , 6）、アの半数（56 . 4 ％）は前腕部に発生していたからである。ス

予測妥当性のあるリスク評価ツールはまだ確立されていな

キン - テアの関連因子は、解剖学的部位によって異なる可い。そこで、本研究では、日本人高齢者を対象とした新た能性がある。したがって、危険因子を特定するためには、なスキン - テアの予測モデルを開発した。

特定の部位に着目することが有効な方策であると考えられこれまでの研究ではオーストラリア、カナダ、デンマーる。

クでは、スキン - テアの有病率は 11 . 4 ～ 22 ％で 7 - 10）、転本研究の目的は、日本人高齢者の前腕部におけるスキン倒歴、スキン - テアの既往、日常生活自立度、紫斑、血腫、- テアの発生に関連する因子を特定し、日本人に適応した線維化がスキン - テアと関連していた

11 - 13）。一方、日本でスキン - テア予測モデルを提案することとした。

は、有病率は 3 . 9 ％と欧米諸国より低く、危険因子はスキ

2. 方ン - テアの既往とブレーデンスケールのみであった 4）。こ法のような日本と欧米諸国との相違は、民族、環境、医療状

研究デザイン：前向きコホート研究（6 カ月間）

況などの条件の違いが影響を与えていることを示唆してい対象者：長期療養型医療施設 2 施設に入院・入居する高齢る。

者（65 歳以上）の前腕の内側・外側を観察対象部位としRaynerらは、これまでの研究をもとに、スキン-テア予測14）

モデルを提案し 、ROC（receiver-operating characteristic）
Risk scoring tool for forearm skin tears
in Japanese older adults: A prospective
cohort study

た。除外基準として、炎症性皮膚疾患（アトピー性皮膚炎、乾癬など）を有する者とした。
調査項目：初回時に、基本情報ならびにスキン - テア発生
要因と考えられる指標を診療録及び視診と触診により得る。具体的には、性別、年齢、病歴、日常生活自立度、Misako Dai

転倒歴、拘縮状況、日光曝露に関わる職歴、服薬、喫煙

Research Center for Implementation
Nursing Science Initiative, Research
Promotion Headquarters, Fujita Health
University

歴、スキン - テア既往歴、皮膚の特徴（皮膚の色調・色素沈着・紫斑・瘢痕・乾燥・皺・たるみ・硬さ）とし、追跡は、2 週間後、1 ヶ月後、2 ヶ月後、3 ヶ月後、4 ヶ− 195 −コスメトロジー研究報告 Vol. 30, 2022

月後、5 ヶ月後、6 ヶ月後に、スキン - テアの発生有無をスキン - テア評価に精通した、皮膚・排泄ケア認定看護師資格を有する看護学研究者にて判定した。

3. 3. 対象者の基本的特徴
Table 2 にベースラインの基本特徴を示した。スキン テア発生群は、非発生群と比較し年齢、拘縮の頻度は有意

分析：6 ヶ月間の累積皮膚スキン - テア発生率（%）は、追跡期間中にスキン - テアが発生した参加者数をベースラインでの参加者総数で除算し算出した。に高く（p= 0 . 032 , 0 . 015）
、認知症の頻度は有意に低かった（p = 0 . 042）。
Table 3 にベースライン時の対象者の皮膚特性を示す。

連続変数は平均標準偏差（SD）で示し、t 検定で解析した。カテゴリー変数は頻度（%）で示し、個人と皮膚の特紫斑と瘢痕の頻度は有意に高く（p < 0 . 001、p = 0 . 004）
、皮膚の乾燥は、割合の高い傾向があった（p = 0 . 052）。

徴に関する記述統計ではカイ二乗検定または Fisher の正確確率検定で解析した。p 値が 0 . 05 未満の場合は有3. 4. スキン-テアモデルの予測意とした。また、スキン - テアの危険因子候補を同定す

スキン - テアのリスクファクターを特定するためのロジるため、単変量ロジスティック回帰分析を行った。多重スティック回帰分析を示す（Table 4）。紫斑、拘縮、瘢痕共線性を考慮した結果、単変量解析で p 値が 0 . 6 未満との有無は有意に関連し（p= 0 . 002、0 . 023、0 . 027）
、年齢調なった変数と年齢を多変量ロジスティックモデルに組み整後の皮膚の乾燥はスキン - テアと関連する傾向があった入れた。スキン - テアの発生率との関連の強さは、オッ（p= 0 . 051）。

ズ比（OR）及び 95 ％信頼区間（CI）で表した。多変量回帰予測モデルを作成するために、リスクファクターを回帰分析で有意な関連を示した危険因子は、先行研究 18）に係数に基づいて紫斑 6、皮膚の乾燥 6、拘縮 6 と重み付け

従って回帰係数をもとに重み付けを行った。重み付けしした。合計スコアの ROC 解析では、AUC は 0 . 806 であった危険因子の合計スコアの予測精度を ROC 解析によりた（Fig. 2）。カットオフスコアを 12 点以上とした場合、感評価した。カットオフスコアの決定後、感度、特異度、度は 0 . 86、特異度は 0 . 67、陽性的中率は 0 . 26、陰性的中

positive predictive value（PPV）及び negative predictive

率は 0 . 97 であった（Table 5）。

value（NPV）を算 出した。 解 析に Stata/SE version 14 . 2（StataCorp LLC, College Station, Texas）
を使用した。
倫理的配慮：東京大学医学部倫理審査委員会の承認を得て（＃ 12067 - 1）、倫理規定に準じて実施した。

3. 結果

3. 1. 対象者
257 名の入院患者のうち、除外基準に合致した者を除き、244 名が分析対象者となった。

3. 2. スキンテア発生率244 名のうち、6 ヶ月間の追跡期間中に前腕部に皮膚断裂が発生したのは 29 名で、累積発生率は 13 . 5 ％（Fig. 1）、
STARによるスキン-テア分類は 1aが最多であった（Table1）。

Table 1

Fig. 1 Kaplan-Mejer curve for forearm skin tear incidence ina sample of Japanese older adults

Skin Tear Audit Research（STAR）classification− 196 −

後期高齢者に頻発するスキン - テアの予測方法の考案

Table 2

Participant characteristics at baseline− 197 −

コスメトロジー研究報告 Vol. 30, 2022Table 3

Skin characteristics of participants at baseline

Table 4

Table 5

Logistic regression analysys result

Prediction of skin tear occurrence by the total score of risk factors

Fig. 2 Reciever oprerating characteristics curve for the forearm skintear prediction model in a sample of Japanese older adults− 198 −

後期高齢者に頻発するスキン - テアの予測方法の考案

4. 考

された。その結果、前腕部皮膚断裂の予測モデルは高い精察度を示したが、特異度と陽性適中率は低かった。今後、多本研究では、日本人高齢者において、紫斑、拘縮、瘢痕、乾燥が前腕部スキン - テアのリスクファクターであること部位・多施設での調査により予測モデルの改善が期待される。

を明らかにした。さらに、予測モデルを提案し、その感度、（引用文献）特異度、PPV、NPV はそれぞれ 0 . 86、0 . 67、0 . 26、0 . 97

1） LeBlanc K, Baranoski S. Skin tear: State of theであった。
先行研究で、我々は長期療養型病院の日本人高齢入院患
4）

science: Consensus statements for the prevention,

者 410 名を対象に、スキン - テアの発生率を調査した 。

prediction, assessment, and treatment of skin tears.

3 ヶ月間の累積罹患率は 3 . 8 ％であり、STAR 分類の大分

Adv Skin Wound Care. 2011; 24（9 suppl）: 2-15類は 1b（57.1 ％）であった。本研究は、前報と比較して追跡

2） Payne RL, Martin ML. The epidemiology and

期間が長いにもかかわらず、6 ヶ月累積発症率が 13.5％と高management of skin tears in older adults. Ostomy

く、STAR分類も 1aが 34.5％、2aが 17.2％と大きく異なっ

Wound Manage 1990 ; 26: 26-37

た。STAR分類の大分類が 1b（淡色、くすみ、黒ずみ）から

3） Malone ML, Rozario N, Gavinski M, Goodwin J. The

1a（正常皮膚色）に変化したことは、スキン - テアの重症度

epidemiology of skin tear in the institutionalized
elderly. J Am Geriatr Soc. 1991; 39（6）: 591-595が低下したことを示し、累積罹患率の上昇は、医療従事者のスキン - テアに対する認識の向上を反映していると考え

4） Sanada H, Nakagami G, Koyano Y, Iizaka S, Sugama
J. Incidence of skin tears in the extremities amongられる。
日本人の高齢者では前腕のスキン - テアが半数以上を占

elderly patients at a long-term medical facility in

めていること 4）、解剖学的部位によって関連因子が異なる

Japan: A prospective cohort study. Geriatr Gerontol

可能性があることから

13）、本研究では前腕のみに注目した。

Int. 2015;15（8）: 1058-1063

本研究では、紫斑、拘縮、瘢痕、皮膚の乾燥の 4 つの前腕

5） Koyano Y, Nakagami G, Iizaka S, Minematsu T,部スキン - テアのリスクファクターを特定でき、前腕部へ

Noguchi H, Tamai N, Yamamoto Y, Kitamura A,の予測指標として使用が期待される。

Tabata K, Abe M, Murayama R, Sugama J, Sanada H.
Exploring the prevalence of skin tears and skin

紫斑は、Bateman の紫斑病や光線性紫斑病としても知られ、四肢の光線性皮膚に生じる紫色の斑点や病変である

19 - 21）properties related to skin tears in elderly patients at a

老人性紫斑病は、血管の減少、真皮の菲薄化を伴う

22 , 23）

long-term medical facility in Japan. Int Wound J.

。
。

偽瘢痕は、白色の、星状または線状の瘢痕様皮膚病変であ24 , 25）

る。これらは、高齢者の皮膚にしばしば観察され、高2016;13（2）: 189-197
6. Koyano Y, Nakagami G, Iizaka S, Sugama J, Sanada H.

。したがって、Skin property can predict the development of skin

この 2 つの皮膚特性が、いくつかの研究においてスキン -tears among elderly patients: A prospective cohort

テアのリスクファクターとして同定されたことは妥当であ

study. Int Wound J. 2017;14（4）: 691-697

齢者の皮膚の脆弱性に関連している21 , 26）。一方、オーストラリアで報告されてきた線維

7） Carville K, Smith JA. Report on the effectiveness ofは地域特異的であると考えられる。これは、紫外comprehensive wound assessment and documentationる11 - 13 , 27）

化13 , 15）

線曝露により真皮に線維が大量に蓄積する現象である 28）。

in the community. Prim Intent. 2004; 12 : 41-48

これらの結果は、異なる環境条件がスキン - テアに影響す

8） Leblanc K, Christensen D, Cook J, Culhane B, Gutierrez

るため、地域別の予測モデルの必要性を示唆するものであO. Prevalence of skin tears in a long-term care facility. Jった。

Wound Ostomy Continece Nurs. 2013; 40（6）: 580-584

本研究の限界は、限定的な部位の観察、症例数、2 施設

9） Woo K, LeBlanc K. Prevalence of skin tears amongに限られたことである。本研究の結果を標準化するには、

frail older adults living in Canadian long-term carefacilities. Int J Palliat Nurs. 2018; 24（6）: 288-294

複数の施設や環境での大規模な研究が必要である。

5. 結

10）Bermark S, Wahlers B, Gerber AL, Philipsen PA,論

Skiveren J. Prevalence of skin tears in the extremities

我々は、日本の高齢者人口に適応した新しい前腕スキン- テア発生予測モデルを開発するために、2 つの長期療養in inpatients at a hospital in Denmark. Int Wound J.
2018; 15（2）: 212-217型病院において前向きコホート研究を実施した。その結果、

11）Lewin GF, Newall N, Alan JJ, Carville KJ, Santamaria

紫斑、偽瘢痕、拘縮、皮膚の乾燥の 4 つの危険因子が同定

NM, Roberts PA. Identification of risk factors− 199 −コスメトロジー研究報告 Vol. 30, 2022

associated with the development of skin tears in
hospitalised older persons: a case-control study. Int20）M e n d i t t o V , B o r r e l l i L . B a t e m a n ’ s d i s e a s e .
Pahologica. 1994; 86（6）: 645 - 64821）Karadag AS, Parish LC, Lambert WC. Senile purpura

Wound J. 2016;13（6）: 1246-1251
12）Newall N, Lewin GF, Bulsara MK, Carville KJ, Leslie
GD, Roberts PA. The development and testing of askin tear risk assessment tool. Int Wound J. 2017; 14（1）as a stage of dermatoporosis. Skinmed. 2017; 15（2）:9192
22）McKnight B, Seidel R, Moy R. Topical humanepidermal growth factor in the treatment of senile: 97-10313）Rayner R, Carville K, Leslie G, Dhaliwal SS. A risk
model for the prediction of skin tears in aged care
residents: A prospective cohort study. Int Wound J.

purpura and the prevention of dermatoporosis. J Drugs
Dermatol. 2015; 14（10）: 1147-1150
23）Borroni RG, Grassi S, Concardi M, Agozzino M,Caspani C, Giordano C, Vignini M, Arbustini E.

2019; 16（1）: 52-63
14）Rayner R, Carville K, Leslie G, Dhaliwal SS. Models

Involvement of dermal vascular basement membrane

for predicting skin tears: A comparison. Int Wound J.

in senile purpura: Quantitative immunohistochemical

2020; 17（3）: 823-830

study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2016; 30（10）:15）Rayner RL, Carville KJ, Leslie GD, Dhaliwal SS.

e63-e65

Clinical purpura and elastosis and their correlation24）Kobayashi K, Tanaka M, Ito H, Harada T, Aiba M.

with skin tears in an aged population. Arch DermatolDermoscopic features of stellate spontaneousRes. 2019; 311（3）: 231-247

pseudoscars in five Japanese men. Br J Dermatol. 2008;16）Bergstrom N, Braden BJ, Laguzza A, Holman V. The
Braden Scale for Predicting Pressure Sore Risk. Nurs

159（2）: 479 - 48025）Kaya G, Saurat JH. Dermatoporosis: A chronic cutaneous
insufficiency/fragility syndrome. Clinicopahological features,Res. 1987; 36（4）: 205-1017）Carville K, Lewin G. STAR: A consensus for skinmechanisms, prevention and potential treatments.
Dermatology. 2007; 215（4）:284-294

tear classification. Prim Intent. 2007; 15: 18-2918）Sanada H, Iizaka S, Matsui Y, Furue M, Tachibana

26）Menzinger S, Saurat JH, Kaya G. Morphological

T, Nakayama T, Sugama J, Furuta K, Tachi M,

Analysis of Dermatoporosis by in vivo ReflectanceTokunaga K, Miyachi Y, Scientific Education

Confocal Microscopy and Ultrasonography.

Committee of the Japanese Society of Pressure Ulcers.

Dermatopathology. 2020; 6（4）: 279-287

Clinical wound assessment using DESIGN-R total score
can predict pressure ulcer healing: pooled analysis
from two multicenter cohort studies. Wound Repair

27）Wick JY, Zanni GR. Skin tears: Prevention andtreatment. Consult Pharm. 2008; 23（7）: 508-510
28）Uitto J. The role of elastin and collagen in cutaneous
aging: Intrinsic aging versus photoexposure. J Drugs

Regen. 2011; 19（5）: 559-567
19）Bateman T. A practical synopsis of cutaneous

Dermatol. 2008;7（2 suppl）: s12-s16

diseases, 3rd edn. London, Longmans, 1813

− 200 −